В прогнозах на будущий год меньше внимания уделяется технологии аналитики как таковой и больше — ее применению для борьбы с явлениями, вызванными пандемиями, пишет на портале ZDNet Эндрю Бруст, старший директор по маркетингу технических продуктов и евангелизму компании Datamee, собравший мнения экспертов.
В этом году большинство прогнозов экспертов не касаются конкретных технологий, таких как Hadoop, Kafka или Spark. И они даже не касаются вопросов технического характера, таких как борьба между хранилищами данных и озерами данных. Вместо этого они посвящены более широким вопросам бизнеса и даже общества, многие из которых вытекают из коллективного мирового опыта пандемии коронавируса и изменений, которые она наложила.
Технологии, конечно, присутствуют; например, эксперты много говорят об искусственном интеллекте, платформах Low-code/No-code и архитектурных подходах к аналитике, таких как ткань данных (Data Fabric) и сетка данных (Data Mesh). Также широко представлены вопросы, связанные с нарушениями в цепочках поставок, нехваткой рабочей силы и «великим увольнением», а также взаимодействием между управлением клиентским опытом, персонализацией и защитой данных.
Цепочки поставок
Все мы знаем, что пандемия оказала сильное влияние на глобальные цепочки поставок. Для бизнеса это вылилось в сбои и нестабильность. Интересно, что многие эксперты рассматривают это как технологическую проблему. Какими бы непредсказуемыми ни казались проблемы с цепочками поставок, многие прогнозы основываются на предпосылке, что предиктивная аналитика может смягчить трудности, если только сами модели будут тщательно контролироваться на предмет точности и смещения.
«Многие промышленные компании... в последние два года... были вынуждены полагаться на ИИ и другие цифровые технологии для решения срочных, реальных проблем в цепочках поставок и производстве», — отмечает Артем Крупенев, вице-президент по стратегии компании Augury.
Ник Элприн, генеральный директор Domino Data Lab, считает, что постоянная волатильность непредсказуемых факторов бизнеса, от цепочек поставок до экстремальных погодных условий, значительно увеличивает необходимость для предприятий постоянно отслеживать, насколько хорошо модели отражают реальный и быстро меняющийся мир их клиентов.
«В уходящем году бизнес столкнулся со многими разрушительными явлениями, и в
Однако проблемы в цепочках поставок влияют не только на материальные товары; они могут повлиять и на технологии, которые мы склонны считать неограниченными и всегда доступными. «Проблемы с цепочками поставок, как аппаратных средств, так и персонала, сохранятся и в облаке... Когда компании продолжат переход в облако в 2022 г., они с удивлением обнаружат нехватку аппаратных средств и персонала, что может заставить их изменить свои планы», — отмечает Ленли Хенсарлинг, главный стратег Aerospike.
«Это не вы меня увольняете, я ухожу сам»
Говоря о нехватке персонала, многим нашим прогнозистам есть что сказать о «великом увольнении», очевидно добровольном исходе работников с работы в 2021 г. Например, Буно Пати, генеральный директор Infoworks, говорит, что мы должны рассмотреть его особые последствия в плане дефицита специалистов в области инженерии данных и науки о данных, которые уже пользуются большим спросом и получают значительную компенсацию. Другими словами, найти хороших специалистов по работе с данными было трудно и раньше, а теперь становится еще труднее. Что касается решения этой проблемы, то он прогнозирует, что «в следующем году внедрение новых автоматизированных подходов к операциям с данными и их оркестровке позволит освободить этот важнейший кадровый ресурс от рутинной работы и сосредоточить на создании и обеспечении ценности бизнеса».
ИТ-директор компании Momentive (ранее SurveyMonkey) Эрик Джонсон согласен с тем, что автоматизация может помочь решить проблему нехватки кадров и послужить инструментом удержания, чтобы существующие сотрудники были более счастливы: «В 2020 г. в 31% компаний была автоматизирована хотя бы одна система. В связи с большим количеством увольнений и спросом на более качественные рабочие места, автоматизация будет значительно ускоряться, чтобы устранить монотонные процессы и обеспечить сотрудникам высококачественный опыт работы с разнообразными и значимыми задачами». Расшифровывая понятие качества, он отмечает: «Волна увольнений показала, что оплата труда больше не является основным рычагом удержания. Вместо этого сотрудники стремятся получить желаемую рабочую среду и новые задачи, которые позволяют им учиться и совершенствоваться как личностям и профессионалам».
Здесь также присутствует аспект аналитики и ИИ. Ник Куркуру, вице-президент по консультационным услугам Privitar, говорит, что «аналитика в HR традиционно была связана с отчетностью. Поскольку организации борются с текучестью кадров в условиях „великого увольнения“, они будут все чаще обращаться к предиктивной аналитике, чтобы спасти положение».
По словам Глеба Полякова, соучредителя и генерального директора Nylas, достижения в области ИИ в сочетании с нехваткой рабочей силы и требованием быстрого масштабирования заставляют компании автоматизировать работу везде, где это возможно. Однако он не предсказывает антиутопической ситуации, уверяя нас, что даже при продолжающихся инновациях под флагом ИИ люди будут продолжать оказывать важное влияние на развитие организации.
О ткани и сетке
Помимо социальных вопросов, в уходящем году большое значение имели и архитектурные, особенно те, которые могут помочь компаниям более успешно использовать свои инвестиции в аналитику. Ведущими претендентами здесь являются подходы Data Mesh и Data Fabric, и многие прогнозы на будущий год посвящены именно им.
Стив Тотман, директор по стратегии Privitar, отмечает, что «организации все чаще используют методологии Data Mesh и Data Fabric в качестве основы своих современных стеков данных». Пати согласен с ним и считает, что в 2022 г. будет наблюдаться значительный рост интереса к ткани данных, поскольку компании стремятся усилить общий уровень управления для ускорения миграции аналитики в облако, обеспечения безопасности и управляемости, быстрого роста ценности бизнеса. «Мы считаем, что эта технология получит широкое распространение в течение следующих пяти лет», — прогнозирует он.
Тотман и Пати не одиноки. «Ткань данных станет популярным термином», — таков один из важных прогнозов Марка Ван де Виля, вице-президента по технологиям компании HVR. А Рави Шанкар, SVP и CMO компании Denodo, полагает, что ткань данных станет основой для распределенного предприятия. «Позволяя организациям выбирать предпочтительные инструменты, ткань данных сократит время доставки и станет предпочтительным подходом к управлению данными в следующем году», — уверен он.
Хаоюань Ли, основатель и генеральный директор Alluxio, считает Data Fabric более чем популярным подходом и рассматривает его как решение для нового витка устранения разрозненности данных: «Поскольку SaaS и управляемые услуги в облаке создают изолированные данных, в 2022 г. на помощь придут улучшенное управление и каталогизация с помощью ткани данных, охватывающей множество сервисов».
Президент Komprise Кришна Субраманиан полагает, что в рамках подхода, направленного на устранение разрозненности данных, ИТ- и СХД-менеджеры выберут архитектуру Data Fabric, чтобы отделить данные от хранилища и обеспечить управление, ориентированное на данные, а не на хранилище.
Похоже, на эти архитектуры возлагается много надежд. Интересно, что скажут по этому поводу эксперты в следующем году.
No/Low-code
Мы уже упоминали автоматизацию как частичное противоядие от нехватки рабочей силы, и многие из наших экспертов считают платформы Low-code/No-code — во многом партнеров автоматизации — огромной силой для повышения эффективности и перемен в 2022 г.
Кристин Спанг, соучредитель и технический директор компании Nylas, прогнозирует, что, учитывая нехватку инженерной рабочей силы, мы увидим, как в 2022 г. и далее ускорится внедрение инструментов и приложений с использованием Low-code/No-code.
Венкат Тирувенгадам, основатель и генеральный директор DuploCloud, объясняет: «Платформы Low-code/No-code позволяют нетехническим бизнес-экспертам создавать ПО в тех областях, в которых они разбираются лучше всего, не обладая знанием кодирования». По его словам, дефицит навыков DevOps будет только расти, усиливая потребность в решениях Low-code/No-code.
В то же время Гил Хоффер, соучредитель и технический директор Salto, считает, что Low-code/No-code приобретут атрибуты традиционной разработки ПО: «По мере того, как эти платформы и инструменты становятся все более распространенными, методологии и инструменты из мира разработки ПО и DevOps, такие как автоматизация, контроль версий и декларативные языки, будут применяться и добавляться к этим средам».
Генеральный директор Mendix Тим Срок и его команда полагают, что Low-code выйдет за рамки разработки приложений и распространится на создание клиентского опыта и интеллектуальную автоматизацию рабочих процессов. А Райан Уэлш, основатель и генеральный директор Kyndi, считает, что Low-code/No-code придут и в сферу ИИ, предсказывая, что «универсальный ИИ будет встроен в набор конфигурируемых бизнес-решений, не требующих кодирования».
Но как далеко может зайти популярность Low-code/No-code? С момента появления CASE (автоматизированной разработки ПО) в
Персонализация, но не отслеживание
От минимального кодирования мы переходим к тому, что можно назвать «минимальными данными» («low-data»). Доктор Янс Аасман, генеральный директор компании Franz, так охарактеризовал новую ситуацию с аналитикой персональных данных: «В 2022 г. мы увидим новые способы, с помощью которых пользователи смогут вернуть контроль над своими данными». Это замечательно, но это еще одна большая проблема: как компании персонализировать опыт без доступа к достаточно большому количеству персональных данных?
Дженнифер Кризанек, президент и CMO компании Contentserv, отмечает, что в 2022 г. компании будут разрабатывать стратегии персонализации клиентского опыта, не нарушая положений GDPR и не ущемляя права потребителей на конфиденциальность данных. В результате они научатся работать, продавать и персонализировать свои предложения для потребителей, не отслеживая каждый их шаг.
Но как это можно сделать? Шанкар полагает, что организации могут использовать аналитику малых данных для создания гиперперсонализированного опыта для своих отдельных клиентов, чтобы понять настроения потребителей вокруг конкретного продукта или услуги в течение короткого промежутка времени.
Ключом к тому, чтобы делать больше меньшими средствами, может стать ИИ. «С помощью машинного обучения компании могут оптимизировать, автоматизировать и персонализировать контент и время доставки сообщений, чтобы повысить уровень вовлеченности на персональном уровне», — говорит Джейсон Вандебум, генеральный директор ActiveCampaign. И это не просто приятное дополнение: «Гиперперперсонализация станет нормой. По мере того как мир становится все более цифровым, клиенты будут ожидать индивидуального опыта, способного адаптироваться к их потребностям и желаниям в данный момент. Для этого приложения должны использовать преимущества ИИ, а не выполнять простые правила».
Вертикальный ИИ
Однако ИИ нужен не только для персонализации. На самом деле, по мнению экспертов, в 2022 г. от ИИ выиграют вертикальные отрасли, от финансов до здравоохранения.
«Наступила эра корпоративных финансов, управляемых ИИ, — утверждает Аджмера. — По мере выхода компаний из нестабильного периода пандемии CFO наконец-то начнут осваивать финансовые технологии, основанные на ИИ, что положит начало следующей эре сверхмощных корпоративных финансов».
По словам Аасмана, «тотальный ИИ» быстро становится необходимым для решения задач корпоративного масштаба в таких критически важных процессах, как прогнозирование отказов оборудования, оптимизация медицинского лечения и максимизация отношений с клиентами.
Дейв Вессингер, генеральный директор и соучредитель компании PointClickCare, считает, что «в 2022 г. все больше медицинских организаций будут использовать ИИ для мониторинга поведения пациентов, что в целом создаст более безопасную среду для пациентов и позволит медицинскому персоналу оказывать более рациональную и качественную помощь».
Свое слово скажет не только ИИ. Тодд Готтула, президент компании Clarify Health, отмечает растущую роль аналитики: «Плательщики, поставщики услуг и компании, занимающиеся медико-биологическими науками, обратятся к аналитическому ПО по требованию, которое даст им мгновенный доступ к
Трансформация может быть в радость
Практически все, что мы рассмотрели до сих пор, относится к цифровой трансформации, пусть даже косвенно. Но насколько далеко в целом зашли усилия по цифровизации? По мнению Кризанека, недостаточно далеко. Он считает, что в 2022 г. организации будут расширять ранее предпринятые усилия по цифровой трансформации, но при этом будут вынуждены полагаться на свою способность автоматизировать доставку надежных данных.
Чтобы добиться этого, на помощь снова придет ИИ. «ИИ и МО в облаке продолжают предоставлять клиентам все больше возможностей и становятся основными факторами цифровой трансформации», — отмечает Субраманиан. Но он считает, что дело не только в ИИ. Еще одним фактором является то, что компании отказываются от своей склонности быть «крысами, запасающимися данными»: «На зомби-данные, или мертвые данные будет обращено должное внимание, поскольку предприятия стремятся лучше сегментировать, классифицировать, организовывать, очищать, управлять и обосновывать расходы на хранение, резервное копирование и DR. Складированию данных будет положен конец в рамках успешных инициатив по цифровой трансформации».
CIO SingleStore Оливер Шабенбергер считает, что успех цифровой трансформации связан с решением проблемы хранения данных, которое будет получено через пару лет: к 2024 г. технология достигнет такого уровня, что организации смогут сосредоточиться на бесшовной цифровой трансформации, а не на оптимизации чтения-записи транзакций или эффективности сканирования больших массивов данных. При этом базы данных станут активным участниками и организаторами поддержки принятия решений.
Не просто внедрять инновации, а заставлять их работать
В целом, хотя они и не говорят об этом прямо, наши ясновидящие, похоже, считают
Теперь нам нужно оценить то, что у нас есть, притормозить с наращиванием новшеств и повысить дисциплину, необходимую для использования всего имеющегося потенциала. Наши прогнозисты считают, что это произойдет в 2022 г. Я полагаю, что это может занять больше времени, но то, что люди начали так много размышлять об этом под конец 2021 г., является хорошим предзнаменованием.
